ביג דאטה תעשייתי הוא מושג חדש, פשוטו כמשמעו, ביג דאטה תעשייתי מתייחס לביג דאטה שנוצר ביישום מידע תעשייתי.
עם השילוב המעמיק של אינפורמטיזציה ותיעוש, טכנולוגיית המידע חדרה לכל חוליות השרשרת התעשייתית של מפעלים תעשייתיים, כגון ברקודים, קודי QR, RFID, חיישנים תעשייתיים, מערכות בקרה אוטומטיות תעשייתיות, אינטרנט תעשייתי של הדברים, ERP, CAD/CAM/CAE/CAI וטכנולוגיות אחרות נמצאות בשימוש נרחב במפעלים תעשייתיים.
במיוחד עם היישום של טכנולוגיות מידע מהדור החדש כמו אינטרנט, אינטרנט סלולרי ואינטרנט של הדברים בתחום התעשייה, גם מפעלי תעשייה נכנסו לשלב חדש של התפתחות בתעשיית האינטרנט, והנתונים שבידי מפעלי תעשייה הופכים יותר ויותר שופעים.
היישום של ביג דאטה תעשייתי יביא עידן חדש של חדשנות וטרנספורמציה במפעלים תעשייתיים.באמצעות תפיסת העלות הנמוכה, החיבור הסלולרי המהיר, המחשוב המבוזר והניתוח המתקדם שנוצר על ידי האינטרנט והאינטרנט הנייד של הדברים, טכנולוגיית המידע ומערכות תעשייתיות גלובליות משתלבות עמוקות, מביאות שינויים עמוקים לתעשיות הגלובליות, ומחדשות את מו'פ וייצור של מפעלים., שיטות תפעול, שיווק וניהול. Hangao Tech (SEKO Machinery) מיישמת טכנולוגיית אינטרנט על מערכת הבקרה של מכונות אינטליגנטיות לייצור צינורות מרותכים מנירוסטה תעשייתית , כך שהצוותים הטכניים של שני הצדדים יכולים לפקח על נתוני הייצור בזמן אמת, למצוא תקלות במהלך הפעולה ולמנוע השבתות.
לכן, הבעיות והאתגרים העומדים בפני יישומי ביג דאטה תעשייתיים אינם פחותים מאלה של תעשיית האינטרנט, ובמקרים מסוימים הם אף יותר מסובכים.
מפעלים תעשייתיים חדשניים אלה בתעשיות שונות הביאו למהירות מהירה יותר, יעילות גבוהה יותר ותובנה גבוהה יותר.
יישומים אופייניים של ביג דאטה תעשייתי כוללים חדשנות במוצר, אבחון וחיזוי תקלות במוצר, ניתוח IoT של קו ייצור תעשייתי, אופטימיזציה של שרשרת האספקה של ארגונים תעשייתיים ושיווק דיוק של המוצר.מאמר זה יסדר את תרחישי היישומים של ביג דאטה תעשייתי בארגונים יצרניים בזה אחר זה.
1. האצת חדשנות המוצר
האינטראקציה והתנהגות העסקאות בין לקוחות למפעלים תעשייתיים יפיקו כמות גדולה של נתונים.כרייה וניתוח נתונים דינמיים אלה של לקוחות יכולים לעזור ללקוחות להשתתף בניתוח ביקוש למוצר ופעילויות חדשנות בעיצוב מוצר, ולתרום לחדשנות המוצר.
פורד היא דוגמה בהקשר זה.הם יישמו טכנולוגיית ביג דאטה על חדשנות המוצר ואופטימיזציה של המכונית החשמלית של פורד פוקוס.מכונית זו הפכה ל'מכונית חשמלית ביג דאטה' אמיתית. הדור הראשון של כלי רכב חשמליים של פורד פוקוס יצר הרבה נתונים בעת נהיגה וחניה.
תוך כדי נסיעה, הנהג מעדכן באופן רציף את תאוצת הרכב, הבלימה, טעינת הסוללה ומידע המיקום.זה שימושי לנהגים, אבל הנתונים נשלחים בחזרה למהנדסי פורד כדי להבין את הרגלי הנהיגה של הלקוח, כולל איך, מתי ואיפה לטעון.גם אם הרכב בעמידה, הוא ימשיך לשדר נתונים על לחץ האוויר בצמיגים ומערכת הסוללות של הרכב לטלפון החכם הקרוב.
לתרחיש זה של יישומי ביג דאטה המתמקד בלקוח יש יתרונות רבים, מכיוון ש-Big Data מאפשר חדשנות ושיטות שיתוף פעולה חשובות במוצר חדש.נהגים מקבלים מידע שימושי ועדכני, בעוד שמהנדסים בדטרויט צוברים מידע על התנהגות נהיגה כדי להבין לקוחות, לפתח תוכניות לשיפור מוצר וליישם חידושים חדשים במוצר.
יתרה מכך, חברות חשמל וספקי צד שלישי אחרים יכולים לנתח מיליוני קילומטרים של נתוני נסיעה כדי לקבוע היכן לבנות עמדות טעינה חדשות וכיצד למנוע עומס יתר של הרשת השבירה.
2. אבחון תקלות מוצר וחיזוי
זה יכול לשמש לשירות לאחר המכירה ולשיפור המוצר.הכנסת חיישנים בכל מקום וטכנולוגיית אינטרנט הפכה אבחון בזמן אמת של תקלות במוצר למציאות, בעוד שיישומי ביג דאטה, טכנולוגיות מידול וסימולציה אפשרו לחזות דינמיקה.
במהלך החיפוש אחר החיבור האבוד של מלזיה איירליינס MH370, נתוני תפעול המנוע שהגיעו לידי בואינג מילאו תפקיד מרכזי בקביעת נתיב החיבור שאבד של המטוס.בואו ניקח את מערכת מטוסי הבואינג כמקרה כדי לראות כיצד יישומי ביג דאטה ממלאים תפקיד באבחון תקלות במוצר.
במטוסי בואינג, מאות משתנים, כגון מנועים, מערכות דלק, הידראוליקה ומערכות חשמל, מרכיבים את המצב בטיסה.נתונים אלה נמדדים ונשלחים תוך פחות מכמה מיקרו-שניות.אם לוקחים את הבואינג 737 כדוגמה, המנוע יכול לייצר 10 טרה-בייט של נתונים כל 30 דקות בטיסה.
נתונים אלה הם לא רק נתוני טלמטריה הנדסיים שניתן לנתח בנקודה מסוימת בעתיד, אלא גם מקדמים בקרה אדפטיבית בזמן אמת, צריכת דלק, חיזוי כשל ברכיבים והתראה על טייס, שיכולים להשיג אבחון וחיזוי תקלות ביעילות.
בואו נסתכל על דוגמה של ג'נרל אלקטריק (GE).מרכז הניטור והאבחון של GE Energy (M&D) באטלנטה, ארה'ב, אוסף נתונים על אלפי טורבינות גז של GE ביותר מ-50 מדינות ברחבי העולם, ויכול לאסוף נתוני 10G עבור לקוחות מדי יום.נתח את זרימת הנתונים הגדולים הקבועים מאותות הרטט והטמפרטורה של החיישן במערכת.ניתוח נתונים גדולים אלה יספקו תמיכה לאבחון תקלות טורבינת הגז של GE ואזהרה מוקדמת.
יצרנית טורבינות הרוח Vestas שיפרה גם את הפריסה של טורבינות הרוח על ידי ניתוח צולב של נתוני מזג האוויר ונתוני מד הטורבינות שלה, ובכך הגדילה את רמת תפוקת הכוח של טורבינות הרוח והארכת חיי השירות.
3. יישום ביג דאטה של קו ייצור IoT תעשייתי
קווי ייצור מודרניים לייצור תעשייתי מצוידים באלפי חיישנים קטנים לזיהוי טמפרטורה, לחץ, חום, רעידות ורעש.
מכיוון שהנתונים נאספים כל כמה שניות, ניתן לממש צורות רבות של ניתוח על ידי שימוש בנתונים אלו, כולל אבחון ציוד, ניתוח צריכת חשמל, ניתוח צריכת אנרגיה, ניתוח תאונות איכות (כולל הפרות של תקנות ייצור, תקלות ברכיבים) וכו'.
קודם כל, מבחינת שיפור תהליך הייצור, שימוש בנתונים גדולים אלה בתהליך הייצור יכול לנתח את כל תהליך הייצור ולהבין כיצד מתבצע כל קישור.ברגע שתהליך מסוים יחרוג מהתהליך הסטנדרטי, ייווצר אות אזעקה, ניתן למצוא שגיאות או צווארי בקבוק מהר יותר, ולפתור את הבעיה ביתר קלות.
באמצעות טכנולוגיית ביג דאטה, ניתן גם להקים מודלים וירטואליים של תהליך הייצור של מוצרים תעשייתיים, לדמות ולייעל את תהליך הייצור.כאשר ניתן לשחזר את כל נתוני התהליך והביצועים במערכת, השקיפות הזו תעזור ליצרנים לשפר את תהליכי הייצור שלהם.
לדוגמא נוספת, במונחים של ניתוח צריכת אנרגיה, השימוש בחיישנים לניטור מרכזי של כל תהליכי הייצור במהלך תהליך ייצור הציוד יכול למצוא חריגות או שיאים בצריכת האנרגיה, כך שניתן יהיה לייעל את צריכת האנרגיה במהלך תהליך הייצור וכל התהליכים יכולים לְהֵעָשׂוֹת.ניתוח יפחית מאוד את צריכת האנרגיה.
4. ניתוח ואופטימיזציה של שרשרת האספקה התעשייתית
נכון לעכשיו, ניתוח ביג דאטה הוא כבר אמצעי חשוב עבור חברות מסחר אלקטרוני רבות כדי לשפר את התחרותיות של שרשראות האספקה שלהן.
כך למשל, חברת המסחר האלקטרוני Jingdong Mall משתמשת ב-Big Data כדי לנתח ולחזות מראש את הביקוש לסחורות במקומות שונים, ובכך לשפר את יעילות ההפצה והאחסנה, ולהבטיח את חווית הלקוח של היום הבא.
RFID וטכנולוגיית זיהוי אלקטרונית אחרת של מוצרים, טכנולוגיית האינטרנט של הדברים וטכנולוגיית האינטרנט הנייד יכולים לעזור לארגונים תעשייתיים להשיג נתונים גדולים של שרשרת אספקת מוצרים שלמה.שימוש בנתונים אלו לניתוח יביא לעלייה משמעותית ביעילות האחסנה, ההפצה והמכירות ולעלות משמעותית.יְרִידָה.
ישנם יותר מ-1,000 ספקי OEM גדולים בארצות הברית, המספקים יותר מ-10,000 מוצרים שונים לחברות ייצור.כל יצרן מסתמך על תחזיות שוק ומשתנים שונים אחרים, כגון נתוני מכירות, מידע שוק, תערוכות, חדשות ונתוני מתחרים, ואפילו תחזיות מזג אוויר כדי למכור את המוצרים שלהם.
באמצעות נתוני מכירות, נתוני חיישני מוצרים ונתונים ממאגרי מידע של ספקים, חברות ייצור תעשייתיות יכולות לחזות במדויק את הביקוש באזורים שונים בעולם.
מכיוון שניתן לעקוב אחר מחירי מלאי ומכירה, וניתן לקנות אותם כשהמחירים יורדים, חברות יצרניות יכולות לחסוך בעלויות רבות.
אם אתה עושה שימוש חוזר בנתונים שנוצרו על ידי החיישנים במוצר כדי לדעת מה לא בסדר במוצר והיכן יש צורך בחלקים, הם יכולים גם לחזות היכן ומתי יש צורך בחלקים.זה יפחית מאוד את המלאי וייעל את שרשרת האספקה.
